基于机器视觉的苹果定向和分级方法研究

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基于机器视觉的苹果定向和分级方法研究

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基于机器视觉的苹果定向和分级方法研究

论文目录
摘要	第1-4页
Abstract	第4-8页
第一章绪论	第8-16页
1.1 课题研究背景及意义	第8-9页
1.2 国内外研究现状	第9-14页
1.2.1 常见水果分选机	第9-11页
1.2.2 机器视觉的研究现状	第11-12页
1.2.3 苹果定向机构研究现状	第12-14页
1.3 论文主要研究内容	第14-16页
第二章基于机器视觉的苹果自动分级生产线设计	第16-25页
2.1 研究对象及分级标准	第16-17页
2.1.1 研究对象及常见缺陷	第16页
2.1.2 苹果分级标准确定	第16-17页
2.2 苹果自动分级生产线总体设计	第17-19页
2.2.1 常见苹果自动分级生产线	第17-18页
2.2.2 本文提出的苹果分级生产线	第18-19页
2.3 机械结构设计	第19-24页
2.3.1 导向输送组件	第19-20页
2.3.2 苹果定向组件	第20-23页
2.3.3 分送组件	第23页
2.3.4 装配图	第23-24页
2.4 本章小结	第24-25页
第三章定向机构仿真优化	第25-32页
3.1 苹果定向机构组成及定向原理	第25-28页
3.1.1 苹果定向机构组成	第25页
3.1.2 力学模型	第25-26页
3.1.3 碰撞参数选取	第26-28页
3.2 仿真试验	第28-29页
3.2.1 不同位姿	第28-29页
3.2.2 不同规格	第29页
3.3 最短定向时间正交试验	第29-31页
3.4 本章小结	第31-32页
第四章视觉系统搭建与图像预处理	第32-44页
4.1 硬件选型	第32-34页
4.1.1 工业相机和镜头	第32-33页
4.1.2 光源	第33-34页
4.2 工业相机的标定	第34-37页
4.2.1 标定原理	第34-36页
4.2.2 标定参数确定	第36-37页
4.3 图像预处理	第37-43页
4.3.1 背景分割	第37-40页
4.3.2 去畸变校正	第40-41页
4.3.3 边缘亮度变换及疑似缺陷分割	第41-43页
4.4 本章小结	第43-44页
第五章基于改进支持向量机的苹果分级	第44-68页
5.1 支持向量机参数选择	第44-51页
5.1.1 粒子算法原理	第45页
5.1.2 混沌粒子群算法性能测试	第45-49页
5.1.3 基于混沌粒子群优化的支持向量机参数选择测试	第49-51页
5.2 参数提取	第51-63页
5.2.1 直径	第51-53页
5.2.2 果形	第53-57页
5.2.3 色泽	第57-60页
5.2.4 纹理	第60-63页
5.3 基于机器视觉的苹果分级	第63-65页
5.3.1 苹果规格等级	第63页
5.3.2 苹果品质等级	第63-65页
5.4 苹果分级算法的软件实现	第65-66页
5.5 本章小结	第66-68页
第六章总结与展望	第68-70页
6.1 主要研究结论	第68页
6.2 今后研究设想	第68-70页
致谢	第70-71页
参考文献	第71-78页
攻读硕士学位期间的研究成果	第78页

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